Implementación de Datos para Crecimiento Empresarial
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Ya tienes los fundamentos de tu modelo de crecimiento y definiste cómo creces y qué quieres medir, también tienes oportunidades e insights recopilados que quieres probar.
¿Cómo te aseguras de que en la ejecución puedas implementar lo que tienes en mente y que puedas medir los resultados de forma adecuada?
Para ejecutar distintas acciones a lo largo del ciclo de vida de tu usuario, necesitas aprender a conectar tus inputs (lo que haces) con → tus resultados (lo que mides).
Lo que te permite recopilar datos cualitativos y cuantitativos del producto, marketing y experiencia del cliente y activar y analizar esos datos es la implementación técnica que realices, los sistemas y la tecnología que te habilita conectar los diferentes elementos del modelo.
Hay 3 acciones clave para crear un sistema donde uses tus datos y tomes decisiones más informadas en tu equipo: recopilar, activar y analizar tus datos.
El modelo, de forma resumida funciona de la siguiente manera:
Los datos provienen de canales digitales propios (sitios web, apps móviles) y de terceros (redes sociales, motores de búsqueda, anuncios). Para consolidar toda esta data existen plataformas de Data Warehouse y Customer Data Platforms (CDP).
Luego, para activar comunicaciones y perfiles integrados están los CDP’s, las herramientas de CRM, email marketing y mensajería en tiempo real.
Finalmente, para habilitar análisis de datos y experimentación se utilizan soluciones de visualización de datos, analítica y estadística, pruebas A/B e investigación cualitativa.
Recuerda que los datos no necesariamente fluyen en una sola dirección lineal, lo que encuentras de tus datos (análisis) puede retroalimentar lo que tienes que medir porque te das cuenta de que te faltan datos que necesitas. Por eso es clave entender esto como un sistema que tiene múltiples relaciones y no como algo lineal.
Ahora sí, veamos cómo funciona cada uno en detalle.
Recopilar los datos
Esto te permite almacenar los datos de tus usuarios, clientes y de las acciones que realizan para crear perfiles con base en su comportamiento, lo cual te permite generar acciones a lo largo del ciclo de vida de tus usuarios con mayor personalización y contexto.
Para este paso es importante tener definido:
El mapa de métricas: te permite entender qué medir, qué acciones influencian tus resultados y en relación a qué objetivo de negocio y de tu modelo de crecimiento están vinculadas.
Documento de eventos: te permite identificar qué acciones quieres medir en el producto y en el proceso de compra, junto con las características de usuario que quieres recopilar.
Usualmente el documento de eventos incluye qué eventos quieres medir a lo largo del camino del usuario(acciones) y las propiedades que acompañan ese evento (características).
En este caso, vemos que medimos cada vez que un usuario realiza una compra de un plan y cada vez que sucede ese evento sabemos qué información está relacionada con esa compra.
En al versión más básica y usada, marcamos los eventos en el sitio web usando plataformas como Google Tag Manager y GA4. Y luego conectamos esos datos a un CRM que puede alimentarse de diferentes fuentes de datos para generar acciones.
Pero, si quieres integrar datos de producto y unificarlo con todo el camino de tu usuario, puedes utilizar alternativas más sofisticadas para almacenar y procesar los datos de diferentes fuentes de información usando un Customer Data Platform (CDP) un Data Warehouse o una combinación de los dos.
Desde un punto de vista práctico un ‘Data Warehouse’ se utiliza más para almacenar datos y para conectar el producto con ciertas funcionalidades. Y lo utilizan equipos de IT y analistas de datos. Sin embargo, requieren habilidades técnicas y las interfaces y formas de extraer la información no suelen ser sencillas.
Algunos ejemplos son: BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift, Azure y Firebolt.
Los CDP’s se han vuelto muy populares porque se integran a diferentes fuentes de información -incluidos los Data Warehouses y se conectan con plataformas como CRM’s y herramientas de automatización de mensajería y notificaciones para generar acciones multicanal con los usuarios y clientes.
Muchos CDP’s también te permiten activar la data directamente en su plataforma a través de acciones como notificaciones push, mensajes en la web, SMS, Whatsapp, llamadas y correos electrónicos. Esto es muy útil porque ya tienes la data integrada, los disparadores y segmentos definidos y también las comunicaciones centralizadas en un solo lugar.
Algunos ejemplos son: Segment, Klaviyo (e-commerce), Clevertap, Census, Customer.io, Hightouch y Journy.io
Pero veamos esto con un ejemplo práctico.
En Porter tenemos nuestro Data Warehouse en BigQuery donde se almacena toda la data de los clientes, información de producto e información transaccional.
Pero la forma en la que activamos la data es a través de un CDP llamado Segment que integramos a todos los eventos que se disparan del producto.
Y Segment nos permite integrar la data del producto con nuestro CRM que es Active Campaign donde disparamos acciones con base en segmentos y comportamiento del usuario. También utilizamos herramientas complementarias como: Usetiful para onboarding dentro de la plataforma, Gleap para comunicación con usuarios y onboarding guiado en el sitio web.
Activar los datos:
Una vez tengas almacenados los eventos y las propiedades, usa los datos para generar acciones con los clientes.
La forma de activar estos datos es a través de tu CDP que como vimos no solo sirven para centralizar, sino, para activar la data también dentro de la plataforma. O funcionando como un integrador de información para conectar los datos con plataformas de marketing que te permiten comunicarte con el cliente y enviar esos mensajes a través de segmentación específica o comportamiento el usuario.
Si no tienes un CDP o Warehouse puedes conectar herramientas no-code como Zapier y Make para crear flujos cuando algún comportamiento se genere.
Algunas herramientas que puedes utilizar:
CRM y herramientas de Email Marketing: Hubspot, Active Campaign, Klaviyo, Mailchimp, Pipedrive, Mailerlite, Brevo y Salesforce.
Mensajería, chat y notificaciones: Intercom, Gleap, Zendesk, Kommo, Leadsales, Message Bird, y Manychat.
Automatización: Zapier, Make y Bardeen.
Cosas que puedes hacer activando tus datos:
Crear flujos de recuperación para clientes que han dejado de usar el producto.
Segmentar la comunicación con base en el producto y contenido que consume un usuario.
Ofertas segmentadas para usuarios de alto y bajo engagement.
Enviar notificaciones con base en el camino del usuario.
Mejorar el onboarding de tus clientes, a través de guías interactivas, según el punto de mayor fricción que identificaste con datos.
Analizar los datos:
Puedes implementar mil cosas, pero ¿sabes qué funciona y qué no?
Tus datos te permiten entender tendencias y patrones para generar nuevas hipótesis y también te ayudan a entender si algo está funcionando o no.
Por eso es clave que tengas herramienta que te permitan:
Analizar tus datos de producto: como Amplitude, Mixpanel y June.
Analizar tus datos de marketing y negocio: como Looker Studio, PowerBI y Profitwell.
Experimentar y hacer pruebas: como Crazy Egg, Convert, Optimizely
Generar insights de clientes a través de encuestas y mapas de calor: Hotjar, Fullstory y Heap.
En lo personal, no me ‘caso’ con las herramientas que uso porque siempre están cambiando y evolucionando.
Me gusta pensar que la mejor forma de escogerlas es tener un caso de uso claro respondiendo ¿qué quiero hacer?, ¿qué capacidades necesito? y ¿cómo se integra a las herramientas y sistemas que ya tengo?
Con esto claro, puedes probarlas y decidir cuál es la mejor para ti según la etapa en la que estés, la necesidad y presupuesto que tengas.
Recuerda que en la imagen encuentras diferentes plataformas que puedes explorar.
Conclusión
Toda la información que encuentras aquí es relativa a las necesidades de tu negocio, el tamaño y etapa de la empresa y el nivel de adopción tecnológica que tengas. Tómalo como un punto de partida, pero investiga para encontrar cuál es la mejor alternativa para ti.
Si quieres conocer modelos más complejos y completos de arquitectura de datos, puedes leer un artículo de Andreessen Horowitz sobre cómo funciona la arquitectura de datos moderna.
Aquí te dejo una forma de pensar en los pasos a seguir:
↳ Si no tienes datos, crea tu mapa de métricas y tu documento de eventos.
↳ Si no tienes implementada la medición, empieza marcando los eventos en tu sitio web, plataforma o aplicación.
↳ Si ya tienes implementada la medición, pero no tienes flujos de comunicación con base en el comportamiento de tus clientes organiza la activación de esos datos que ya tienes según el camino de tu usuario y conectando lo que hacen, piensan y sienten en cada etapa junto con los objetivos del negocio.
↳ Si ya tienes datos y has implementado flujos, analiza la información, genera hipótesis y retroalimenta tu modelo.
